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期刊信息/Journal information
食品与机械
长沙理工大学
食品与机械

长沙理工大学

黄寿恩

双月刊

1003-5788

foodmm@vip.sina.com

0731-85258200

410077

长沙市赤岭路9号

食品与机械/Journal Food & MachineryCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《食品与机械》杂志是中国食品科学技术学会会刊，中文核心期刊，中国科技核心期刊，旨在指导行业发展,促进科技进步,指引投资方向,引导产品开发，设有权威论坛、科研开发、市场分析、提取与活性、安全与检测、生产应用、机械与设计、包装与设计、个案分析、专论与综述等栏目。
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    冷藏列车跨临界CO2喷射制冷系统性能研究

    姜辉朱杰
    65-71,77页
    查看更多>>摘要：目的:提出一种带喷射器的跨临界CO2制冷系统，并研究其性能影响因素。方法:采用能量和㶲的系统模型结合试验的方法，研究主要参数变化对传统和新型制冷系统的影响。结果:在给定工况下，采用喷射器代替节流阀，可使压缩机的功减少6。04％，性能系数提高11。1％，系统的㶲效率提高11。08％;并找到了最佳气体冷却器压力使得系统性能最大化。结论:新系统的喷射器具有较大的优化潜力，且气体冷却器的出口温度对喷射器的性能影响最大。

    冷藏列车二氧化碳跨临界制冷喷射器能量分析

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    多算法融合的并联食品分拣机器人轨迹跟踪控制方法

    李云峰王聪李玉琴
    72-77页
    查看更多>>摘要：目的:解决并联食品分拣机器人轨迹跟踪控制方法存在的控制精度低和运动稳定性差等问题。方法:在四自由度并联机器人结构基础上，提出将滑模控制算法、模糊控制算法和改进蝙蝠算法相结合用于并联食品分拣机器人轨迹跟踪控制。通过改进蝙蝠算法对模糊算法带宽进行寻优，通过优化的模糊控制算法自适应调整滑膜控制算法的模糊增益和滑膜面斜率，降低控制器的跟踪误差，提高抗干扰能力，并验证所提轨迹跟踪控制方法的优越性。结果:所提轨迹跟踪控制方法实际分拣准确率为99。90％，平均分拣时间为0。509 s。结论:与常规方法相比，所提轨迹跟踪控制方法的关节轨迹跟踪精度更高，抗干扰能力更强，输出力矩更加平滑。

    并联机器人轨迹跟踪滑模控制算法模糊控制器蝙蝠算法四自由度

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    基于机器视觉的牡蛎分级设备设计

    赵澜锴高国栋孙子皓李响...
    78-83页
    查看更多>>摘要：目的:提高牡蛎分级的精确性和全面性。方法:提出并设计了牡蛎自动化分级设备，确定了旋转滚筒与挡板传送带结合的牡蛎排队结构、质量检测和机器视觉检测相结合的分级方式，完成了牡蛎分级设备的整体结构设计。通过工业相机采集牡蛎图像，使用大津法二值化、高斯滤波处理、Canny算子边缘提取等方法提取牡蛎图像，通过机器视觉算法以长度和饱满度为标准对牡蛎进行分级，并进行机器视觉分级与人工分级对比试验。结果:该设备分级准确率为95。4％，图像检测速度约为0。647 s/幅。结论:机器视觉对牡蛎分级是有效的，可以较为准确地对牡蛎进行分级。

    牡蛎自动化分级机器视觉图像滤波饱满度检测

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    动态称重式果品分选机设计与试验

    刘佳杨莉玲马文强祝兆帅...
    84-89页
    查看更多>>摘要：目的:解决中国鲜果人工分选准确率低、效率低、劳动强度大和生产成本高的问题。方法:基于果品质量分类法研制一款新型动态称重式果品分选机，该机具基于高精度称重单元采集的果品质量，然后经信号处理模块和PLC协同对采集的数据进行处理并控制起弹器，根据水果质量实现果品的分级。该机具可连续实现果品(直径≤126 mm)的上料、称重、分选作业。结果:当分选效率分别为18 327，14 400，10 473个/h时，分选准确率平均值分别为95。31％，96。12％，97。13％，损伤率分别为1。09％，1。11％，1。15％;水果分选速度显著影响分选的准确率，对果品损伤率影响不明显。结论:该新型动态称重式果品分选机能够在保持分选准确率＞95％的前提下有效提升果品分选的效率且对果品损伤较小。

    果品分选动态称重连续作业杏子

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    聚乙烯醇—鱼明胶—龙葵花青素复合膜的制备、结构表征及性能分析

    欧阳澜澜邓娜尹世鲜荣智兴...
    90-99页
    查看更多>>摘要：目的:筛选出结构与性能最优的聚乙烯醇—鱼明胶—龙葵花青素(PVA/FG-SNA)复合包装膜。方法:通过正交试验优化PVA-FG膜的制备工艺，采用厚度、水分含量、水蒸气透过率(WVP)、拉伸强度(TS)、断裂伸长率(EB)、傅立叶红外光谱分析(FTIR)、X衍射分析(XRD)、扫描电镜分析(SEM)、热重分析(TG)探究不同质量分数SNA对PVA-FG膜性能和微观结构的影响，并监测PVA/FG-SNA复合膜的pH颜色响应和NH3灵敏度。结果:当PVA-FG复配质量比为60∶40、加热温度为95 ℃、加热时间为1。5 h时，PVA-FG膜的水溶性为(36。03 士2。63)％，WVP 为 2。91×10-4 g·mm/(m2·h·Pa);随着SNA质量分数的增加，PVA-FG膜的厚度、水分含量、WVP和EB随之增加。当SNA质量分数为0。2％时，复合膜的厚度为(0。07±0。01)mm，水分含量为(11。09 士0。25)％，WVP 为 5。45×10-4 g·mm/(m2·h·Pa)，TS为(21。12±1。07)MPa，EB 为(373。77士8。59)％，且复合膜的各组分之间相容性较好。此外，PVA/FG-0。2％SNA膜在NH3气氛条件下的颜色响应良好，可作为pH指示膜。结论:PVA-FG复合基膜的疏水性能和机械性能与SNA质量分数呈负相关，SNA可显著增强膜的pH和NH3敏感性。

    龙葵花青素鱼明胶聚乙烯醇复合膜结构表征pH响应

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    基于可拓语义的传统纹样在食品包装设计中的应用

    冯青王琪汀
    100-106,120页
    查看更多>>摘要：为了满足消费者将传统文化意蕴与食品包装相结合的需求，提出一种可拓语义下的传统纹样特征提取设计研究方法。通过对唐代金银器纹样加以分析筛选，确立目标纹样基元，构建可拓语义模型;对纹样基元进行语义词汇可拓分析，得到最大设计价值区间。利用图解思维对特征语义进行可视化分析，加以形状文法进行推导演变。以某款月饼包装设计为例，采用该方法设计出数款应用方案，并对其进行模糊综合评价，获得了较高满意度。

    包装设计可拓语义纹样形状文法食品包装唐代金银器

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    食品包装设计中科技感的呈现手法

    唐华
    107-111,157页
    查看更多>>摘要：在食品包装设计中融入科技元素或表现出科技特征，能够使设计呈现出独特的视觉效果和功能价值，有利于拓展包装设计的创新空间，提升产品形象与品牌价值，增强消费者的参与感与体验感。文章通过明确设计定位、探索多元表达、融入传统文化和体现人文关怀等途径，进一步优化科技感在食品包装设计中的呈现效果，提升产品的市场竞争力。

    科技感食品包装包装设计科技审美

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    基于极端气温的西红柿Arrhenius品质预测耦合模型构建

    马旻臻王冀史策贾志鑫...
    112-120页
    查看更多>>摘要：目的:基于Arrhenius方程结合气象温度数据构建西红柿品质预测耦合模型，预测西红柿在极端气温下短期贮运过程的品质变化。方法:分析2020年潍坊、保定、大兴气象温度数据，选取7个温度点模拟西红柿在短期贮运过程中极端温度的变化范围。基于Arrhenius方程，结合气温与失重率、硬度、色差(△E)和感官评分(SE)构建西红柿品质预测耦合模型，并选取-10，12 ℃进行验证。结果:贮运48 h内，西红柿的失重率和△E逐渐增加，SE和硬度逐渐降低。基于Arrhenius方程结合气象温度数据构建品质预测耦合模型，0～3 6 ℃贮藏条件下，失重率和SE变化采用零级反应拟合，硬度与△E变化分别采用一级反应与半级反应拟合;-15～0 ℃贮藏条件下，SE、△E、失重率与硬度的变化均采用零级反应拟合。对预测模型进行验证，12 ℃贮藏条件下西红柿的失重率、硬度与SE的相对误差在15％以内(除48 h的);-10 ℃贮藏条件下，西红柿的硬度与SE的相对误差在15％以内(除48 h的)。结论:基于Arrhenius方程结合极端气象温度数据构建的西红柿品质预测耦合模型能够有效预测极端温度条件下西红柿的品质。

    西红柿极端天气温度耦合Arrhenius品质变化

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    基于改进鲸鱼优化CNN的红富士苹果外观分级方法

    刘素娇卢明星王春芳赵梓枫...
    121-126页
    查看更多>>摘要：目的:有效提升机器视觉技术对红富士苹果外观品质分级的准确率。方法:建立不同外观品质等级的红富士苹果图像数据库，通过对数据库图像进行图像增强预处理，以提高模型训练效果和泛化能力。构造改进鲸鱼优化CNN模型，采用加权灰色关联度法压缩CNN卷积规模，以降低特征间的冗余度干扰和提高模型的运算速度;利用改进的鲸鱼优化算法对模型超参数进行优化配置。以降低超参数配置不当对模型分级结果的影响。结果:试验所提分级方法准确率更高，分级精确度、灵敏度分别提高了 2。05％，2。46％。结论:试验方法能够有效实现对红富士苹果的外观分级。

    苹果分级深度学习机器视觉准确率

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    基于CNN和XgBoost的香蕉成熟度判别

    韩雪张磊赵雅菲王聪...
    127-135,178页
    查看更多>>摘要：目的:提高香蕉成熟度的判别准确率。方法:基于卷积神经网络和极限梯度提升算法建立香蕉成熟度的判别方法。先通过卷积神经网络提取香蕉图像特征，并采用全连接层网络和线性判别分析方法精简香蕉图像特征;通过贝叶斯优化算法优化极限梯度提升算法超参数;将简化后的香蕉图像特征输入极限梯度提升算法，通过极限梯度提升算法对香蕉成熟度进行判别。结果:所提方法对香蕉成熟度的判别准确度为91。25％;与已有方法相比，所提方法对小数据量香蕉的成熟度判别准确率明显提高。结论:该方法可实现被测香蕉成熟度的准确判别，有助于仓库经理、出口商实时监测香蕉的成熟度状况。

    香蕉成熟度判别卷积神经网络极限梯度提升算法小数据量

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